TLDR

• 클로드가 설계하고 구현하면 아스트라(Codex)가 따로 검증해요. 검증을 통과해야 머지돼요. 올해 머지한 PR은 1,000건이 넘어요.
• 에이전트 125개, 스킬 151개, 훅 351개로 회사를 돌려요. 제 경험으로는 소규모 조직이 AI로 움직이는 속도가 대규모 조직의 AX 추진 속도보다 빨랐어요.
• 클로드코드 계정이 20개인데도 모자라요. 지금 가장 막힌 곳은 계정 한도예요.

새 맥스튜디오가 도착했고 곧 워커 머신으로 붙일 예정이에요. 컴퓨팅 리소스에는 여유가 생길 것 같아요.

지난 9개월 넘게 사내외에서 AX(AI 전환)를 하면서 느낀 점을 정리해 봤어요. 저는 QJC에서 AI 에이전트로 업무 자동화를 설계하고 구축하는 일을 하고 있어요. 스타트업 대표님이나 실무자분들이 비슷한 고민을 하고 계실 것 같아서 숫자와 함께 공유해요.

에이전트 125개로 돌아가는 회사

제 경험으로는 주니어급 실무의 상당 부분을 AI가 대신할 수 있었어요. 그러다 보니 조직도 소수의 전문가가 협업하는 구조로 가는 것 같고, 한 분야를 깊이 아는 것만큼 폭넓게 아는 것도 중요해졌다고 느껴요. 저희는 에이전트 125개, 스킬 151개, 훅 351개로 돌아가요. 사람이 하던 반복 업무를 이런 단위로 쪼개 에이전트에게 맡기는 방식이에요.

모델 조합은 클로드가 만들고 아스트라가 검증하는 구조예요

CLI(명령줄) 환경에서는 클로드코드와 코덱스 조합이 가장 깔끔했어요. 저는 평소 "큰 그림은 클로드, 실행은 아스트라"라고 말하는데, 실제 운영 방식은 조금 더 구체적이에요. 클로드가 설계하고 구현까지 마치면, 아스트라가 그 결과를 따로 뜯어봐요. 검증을 통과해야 머지돼요. 만드는 쪽과 확인하는 쪽을 나누니 "AI가 대충 끝내 놓고 끝났다고 말하는" 문제가 크게 줄었어요.

모델은 Opus 5.5 medium과 GPT6 ASTRA high를 써요. 이 조합으로 제가 부딪힌 문제 대부분을 풀었고 비용 대비 효율도 만족스러웠어요.

실행 환경은 CMUX 하나로 충분해요

CLI에서는 CMUX가 가장 효율적이었어요. 여러 작업을 한 번에 다루기 좋고 가벼워서예요. 기능이 많이 들어갈수록 결국 무거워지더라고요. ORCA 같은 도구가 그랬어요. 저는 CMUX에 클로드 세션을 50개쯤 띄워 놓고 일하는 날이 많아요.

서비스 개발은 프론트엔드가 더 중요해졌어요

개발 프로세스는 단순해졌어요. 클로드가 설계하고 구현하면 코덱스가 검증하고, 무거운 작업은 순서표에 올려 워커 머신으로 보내요. 올해 머지된 PR은 1,000건이 넘어요.

이렇게 되면 사람이 신경 쓸 곳이 바뀌어요. 백엔드는 AI가 꽤 잘 만들어요. 대신 화면의 시각적인 감도를 잡는 일은 여전히 사람의 판단이 필요해요. 굳이 비교하자면 프론트엔드가 백엔드보다 더 중요해졌어요.

영상 제작의 90%는 클로드가 해요

프리미어 프로, 에펙, 컷백 같은 도구는 쓸 일이 점점 줄어요. 디테일을 잡을 때나 열고, 영상 작업의 90%는 클로드가 해요. 물론 영상마다 차이는 있어요.

영상 작업을 하신다면 모델은 Opus 5.5 미만을 쓰지 않는 게 좋아요. 영상 전용 서버를 따로 두고, 디스크를 최적화하는 시스템도 갖춰야 해요. 영상은 디스크를 많이 잡아먹어서, 하룻밤에 영상 작업물 140개, 188GB를 공유드라이브로 옮긴 적도 있어요.

순정 클로드 Opus 5.5에 프롬프트 한 줄만 주고 영상을 만들게 하는 실험장도 만들었어요. 이름은 motion-lab이고, 지금까지 75번 돌렸어요.

한 사람의 퍼포먼스를 가르는 조건

AI 인프라를 먼저 깔아 둔 쪽이 더 빠르게 성장하고, 그 격차는 벌어질 것 같아요. 인프라를 갖춘 한 사람이 내는 성과가 예전과 확연히 다르다고 저는 느껴요.

제가 보기에 유리한 사람은 폭넓게 많이 알고, 주변에 질 좋은 네트워크를 만들어 놨고, AI 인프라를 잘 구축하고, 커뮤니케이션과 마케팅, 세일즈 역량까지 갖춘 사람이에요. 넷을 다 갖추기 어렵다면 배우거나 빌려 쓰면 돼요. 인프라는 저희 기준으로 워커 머신 3대(스튜디오 2대, 맥미니 1대)와 사내 저장소 247개예요.

문제는 전기와 계정 한도예요

전기세가 많이 들어요. 최근 30일 동안 워커 머신들이 작업 2,500건을 돌렸어요.

더 큰 문제는 지속성이에요. 지금도 클로드코드 계정 20개로 모자라요. 최적화를 해도 모자라요. 맥스튜디오를 붙여도 계정 한도는 그대로예요. 여기서 AI 모델 가격이 올라가면 지금 구조를 유지하기 어려워져요. 저는 그 순간이 가장 큰 위험이라고 봐요.

모델은 계속 발전할 거예요

솔직히 지금 모델만으로도 충분하다는 생각이 들어요. 수학 난제를 풀고 새로운 발견을 하는 것처럼 보이는 사례들이 나오고 있어요. 그래도 모델은 계속 발전할 거예요.

앞으로는 AI 발전이 만드는 사회 문제가 크게 떠오를 거예요. 어디까지나 제 개인 의견인데, 자유민주주의가 많은 문제를 풀지 못하고 있어서 이대로 가면 새로운 체제로 넘어갈 수 있다고 생각해요.

여러분은 계정 한도와 비용 문제를 어떻게 풀고 계신가요?

이 글의 전체 버전과 인포그래픽은 블로그에도 있어요.
https://qjc.app/blog/ax-9-months-retrospective-claude-codex

필자 소개: 정상록, QJC(퀀텀점프클럽) 대표. 기업의 AI 전환(AX)과 업무 자동화를 에이전트로 설계하고 구축해요.